Практические занятия по ИИ / Занятие 1

Модель представления знаний с помощью фреймов предложена Марвином Минским (МИНСКИЙ Марвин Ли (родился в 1927 г., Нью-Йорк), американский математик, кибернетик, специалист по компьютерным наукам, в 1951 г. создал первую случайно-связанную нейросетевую обучаемую машину), который описывает их следующим образом: "Фрейм — это структура данных, представляющая стереотипную ситуацию, вроде нахождения внутри некоторого рода жилой комнаты или сбора на вечеринку по поводу рождения ребенка. Каждому фрейму присоединяются несколько видов информации. Часть этой информации — о том, как использовать фрейм. Часть о том, чего можно ожидать далее. Часть о том, что следует делать, если эти ожидания не подтвердятся".

Фреймовая модель по своей организации во многом похожа на семантическую сеть. Она является сетью узлов и отношений, организованных иерархически: верхние узлы представляют общие понятия, а подчиненные им узлы — частные случаи этих понятий. В системе, основанной на фреймах, понятие в каждом узле определяется набором атрибутов-слотов (например, имя, цвет, размер) и значениями этих атрибутов (например, "Запорожец", красный, маленький). Каждый слот может быть связан со специальными процедурами, которые выполняются, когда информация в слотах (значения атрибутов) меняется. С каждым слотом можно связать любое число процедур.

Описание некоторой предметной области в виде фреймов обладает высоким уровнем абстрактности. Фреймовая система не только описывает знания, но и позволяет человеку описывать метазнания, т.е. правила и процедуры обработки знаний, выбора стратегий, приобретения и формирования новых знаний. Модель является универсальной, поскольку существуют не только фреймы для обозначения объектов и понятий, но и фреймы-роли (отец, начальник, пешеход), фреймы-ситуации (тревога, рабочий режим устройства) и др.

Обучение фреймовых систем затруднено. Приобретение новых знаний возможно только в системах со сложной структурой фреймов. Создание таких систем требует серьезных затрат времени и средств, но они позволяют формировать новые знания на уровне понятий. При этом проблема устранения противоречивых знаний должна решаться самой системой. Для хранения элемента модели требуются значительные объемы памяти, определяемые сложностью конкретного фрейма.

Одной из наиболее известных ИС, построенных на основе фреймов, является система MOLGEN, предназначенная для планирования экспериментов в области молекулярной генетики. Необходимо отметить, что речь идет о планировании, а не о решении аналитических задач, т.е. невозможно полностью описать цель задачи перед началом ее решения. При такой постановке вопроса редуцировать пространство поиска с помощью простых методов не представляется возможным.

В настоящее время концепция фреймов быстро развивается и расширяется, благодаря развитию методов объектно-ориентированного программирования. Практически во всех современных языках программирования появились специальные структурно-функциональные единицы (объекты, классы), обладающие основными признаками фреймов.

Таким образом, каждая из известных моделей представления знаний обладает как минимум тремя недостатками из приведенного списка: недостаточный универсализм, сложность получения новых знаний, возможность получения противоречивых знаний; сложность наращивания модели, значительная размерность модели, отсутствие наглядности в представлении знаний.

Именно поэтому в последнее время значительное внимание в инженерии знаний уделяется сочетанию разных моделей.